Partnership on AIApple è diventata membro della Partnership on Artificial Intelligence, un gruppo senza fini di lucro nato con l’impegno di diffondere il messaggio che le tecnologie dell’intelligenza artificiale possono essere utilizzate anche per il bene della società.

Il gigante tecnologico è oggi un membro fondatore della Partnership on Artificial Intelligence, che ha debuttato in Settembre con una serie iniziale di partecipanti come Amazon, Google, Microsoft, IBM e Facebook.

Benché queste aziende siano concorrenti, esse trarranno beneficio dall’unione delle loro forze per contrastare gli atteggiamenti pubblici negativi circa l’AI. In particolare, l’organizzazione lavorerà per sviluppare le best practice ed educare il pubblico circa l’introduzione dell’AI, per esempio, in aree critiche come la salute e i trasporti. Il gruppo senza fini di lucro cercherà anche di sviluppare standard sulla collaborazione uomo-macchina, per esempio, per affrontare questioni come il passaggio del controllo al guidatore in un veicolo semovente.

Aziende come Apple, Google e Microsoft stanno investendo pesantemente nelle tecnologie AI, come l’apprendimento approfondito, per migliorare i loro servizi. Per esempio, l’assistente Siri di Apple utilizza l’AI per capire e reagire alla voce umana.

In Dicembre, il gigante di Cupertino ha pubblicato la sua prima ricerca sull'AI intitolata "Apprendere da immagini simulate senza supervisione tramite l'addestramento antagonistico". Il documento descrive una tecnica per migliorare la capacità di un algoritmo di riconoscere le immagini utilizzando immagini generate da computer anziché immagini del mondo reale.

Intelligenza ArtificialeNella ricerca sull’apprendimento delle macchine, l’uso di immagini sintetiche (come quelle di un video game) per addestrare reti neurali può essere più efficiente dell’uso di immagini del mondo reale. Infatti, i dati delle immagini sintetiche sono già etichettati e annotati, mentre le immagini del mondo reale richiedono che qualcuno etichetti scrupolosamente tutto ciò che il computer vede -- un albero, un cane, una bicicletta. I ricercatori Apple scrivono tuttavia che spesso esse "non sono abbastanza realistiche, portando la rete a imparare dettagli presenti solo nelle immagini sintetiche" e aggiungono che la rete “non riesce a generalizzare bene sulle immagini reali".

Per risolvere questo problema, i ricercatori propongono di usare una tecnica che chiamano "Apprendimento simulato+senza supervision", che combina i dati non etichettati dell’immagine reale con quelli delle immagini sintetiche annotate.

Apple sta proponendo le Generative Adversarial Network o GAN per migliorare la qualità delle immagini sintetiche di addestramento. Le GAN non sono una novità, ma Apple le sta modificando ai propri fini. A un livello elevato, le GAN sfruttano la relazione antagonistica fra reti neurali concorrenti. Nel caso di Apple, un simulatore genera immagini sintetiche che sono sottoposte a un raffinatore. Le immagini raffinate sono quindi inviate a un discriminatore che distingue le immagini reali da quelle sintetiche.

Un’applicazione delle nuove tecnologie riguarderà il controllo degli edifici. In particolare, un controllore per la smart building automation basato sull’intelligenza artificiale (AIBSBAC) avrà la capacità di eseguire adattamenti intelligenti in funzione delle preferenze degli utenti, con l’obiettivo di aumentare il confort e la sicurezza degli utenti e migliorare le prestazioni energetiche. L’AIBSBAC consisterà di sottosistemi di identificazione degli utenti, sottosistemi di osservazione dell’ambiente interno ed esterno e un sottosistema decisionale basato sull’intelligenza artificiale, oltre a un sistema di comunicazione a infrarossi universale. L’architettura dell’AIBSBAC faciliterà la rapida installazione grazie alla concezione plug and play flessibile per la maggior parte delle applicazioni di automazione degli edifici residenziali e commerciali, senza ostacolare le modifiche dell’infrastruttura e della sua installazione.